我从CSV文件中加载了一些机器学习数据。前两列是观察结果，其余列是特征。
目前，我做以下事情:
data = pandas.read_csv('mydata.csv')
它会给出如下内容:
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
我想把这个数据帧切成两个数据帧:一个包含列a和b，一个包含列c, d和e。
不可能写出这样的东西
observations = data[:'c']
features = data['c':]
我不确定最好的方法是什么。我需要一个pd.Panel吗?
顺便说一下，我发现数据帧索引非常不一致:数据['a']是允许的，但数据[0]是不允许的。另一方面，数据['a':]是不允许的，但数据[0:]是允许的。 这有什么实际的原因吗?如果列以Int为索引，这真的很令人困惑，给定data[0] != data[0:1]
当前回答
另一种从你的DataFrame获取列的子集的方法，假设你想要所有的行，将是这样做: Data [['a'，'b']]和Data [['c'，'d'，'e']]] 如果你想使用数值列索引，你可以这样做: 数据(数据。Columns[:2]]和data[data. Columns [2:]]
其他回答
如果你来这里寻找两个范围的列切片并将它们组合在一起(像我一样)，你可以做这样的事情
op = df[list(df.columns[0:899]) + list(df.columns[3593:])]
print op
这将创建一个具有前900列和(所有)列> 3593的新数据框架(假设您的数据集中有4000列)。
你可以通过引用列表中每一列的名称来切片DataFrame的列，如下所示:
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data_ab = data[list('ab')]
data_cde = data[list('cde')]
其等效
>>> print(df2.loc[140:160,['Relevance','Title']])
>>> print(df2.ix[140:160,[3,7]])
另一种从你的DataFrame获取列的子集的方法，假设你想要所有的行，将是这样做: Data [['a'，'b']]和Data [['c'，'d'，'e']]] 如果你想使用数值列索引，你可以这样做: 数据(数据。Columns[:2]]和data[data. Columns [2:]]
您可以使用截断方法
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns = list('abcde'))
df_ab = df.truncate(before='a', after='b', axis=1)
df_cde = df.truncate(before='c', axis=1)
